Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: zintegrowany system nawigacyjny

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

An algorithm of navigational data integration

100%

Borkowski P. , Stateczny A.

2008

tom nr 1

181-188

An algorithm devised to merge data obtained from several measuring instruments into one signal is described. Such a signal has applications in integrated navigational systems in objects equipped with a number of sensors measuring the same signals. The algorithm was verified by its implementation in the Matlab environment. A sea-going vessel is used as the object.

W artykule opisano algorytm umożliwiający połączenie w pojedynczy sygnał danych pozyskanych z kilku różnych urządzeń pomiarowych. Znajduje to zastosowanie w systemach nawigacji zintegrowanej dla obiektów posiadających kilka sensorów, mierzących te same sygnały. Algorytm został zweryfikowany poprzez zaimplementowanie go w środowisku Matlab. Jako obiekt wybrano statek morski.

Zintegrowany system nawigacyjny ZSN-16

100%

Jankiewicz M.

tom Vol. 49, nr 3

125-133

Artykuł zawiera opis techniczny, przeznaczenie i krótką charakterystykę nowoczesnego zintegrowanego systemu nawigacyjnego, będącego na wyposażeniu okrętów przeciwminowych projektu 207 M, Marynarki Wojennej RP. Ze szczególnym uwzględnieniem przedstawiono zasadę działania oraz funkcje realizowane przez system ZSN-16.

The article contains the technical description the use and a short characteristic of a modern integrated navigation system currently operated on board of the Polish Navy minesweepers, project 207 M. Special attention has been paid to the principles of operation and functions realized by the ZSN-16 system.

Estymacja położenia przy użyciu bezśladowego filtru Kalmana

84%

Konatowski S.

2006

tom Vol. 52, z. 2

229-243

Proces estymacji położenia w zintegrowanych systemach nawigacyjnych jest często realizowany na nieliniowych modelach systemów. Nieliniowość dynamiki obiektu, którego pozycję należy estymować, wymaga stosowania odpowiednich filtrów. Powszechnie przyjętym rozwiązaniem jest rozszerzony filtr Kalmana oparty na linearyzacji funkcji nieliniowych. W artykule przedstawiono ideę bezśladowego filtru Kalmana wykorzystującego przekształcenie bezśladowe. Zaprezentowano wyniki badań symulacyjnych, które wykazują lepszą dokładność estymacji położenia przy użyciu bezśladowego niż rozszerzonego filtru Kalmana.

In integrated navigation systems different kinds of Kalman Filter working as error estimators or navigation algorithms are widely used. These filters work in time-discrete mode. Kalman Filters utilize information about dynamics of the object (system). Knowledge about dynamics and its correct modelling is the main issue in implementation of the Kalman Filters. In systems with linear dynamics, it is adequately to use basic Kalman Filter. Systems with nonlinear dynamics require linearization of the system model and in such case Extended Kalman Filter (EKF) is generally accepted. Unscented Kalman Filter (UKF) is an alternative for EKF. UKF is a recursive-estimating filter, which properties meet well requirements of strongly nonlinear systems. UKF does not linearize the model but manipulate on statistical parameters of nonlinear transformed state and measurement vector. UKF bases on Unscented Transform (UT). UT converts the state vector into a set of weighted Sigma Points. These points are than used in algorithms of UKF. The UKF algorithm is a set of equations, which are necessary to do prediction, innovation and correction steps. Simulation results of position estimation using EKF and UKF show that UKF used as data processing algorithm gives better accuracy of estimation in system with nonlinear dynamics than EKF. Nonlinearity in system used in simulation causes by transformation of co-ordination systems. Such situation takes place very often in navigation. This shows that UKF is more suitable to systems with strong nonlinearities than EKF. Better accuracy of position estimation using UKF calls for large number of computations (especially evaluation of matrix square root), what makes it more demanding for computation units of integrated navigation systems. UKF may also be used to estimate errors in integrated navigation system based on the compensation mode.